沒想到，一篇專利數據庫的文章，激發了很多人的愛國情懷。
陸續收到一些讀者甚至是行業老前輩的反饋，對于IncoPat專利數據庫被外資收購，惋惜者有之，恨無力為國出力者有之。
但更多人開始了思考：中國到底需不需要建立一套能夠被市場廣泛接受的自主知識產權的專利數據庫系統？
不為別的，就為國家在出現極端情況下，自主系統能夠繼續高效的支持我們國家的科技創新，讓我們的高校、科研機構、企業不會因為外國的制裁、信息切斷而在創新上變成“聾子”和“瞎子”。
在今天中美如此關系的情況下，如果還有人還認為這是臆想，是不可能發生的事，那就是還沒有看透美國企圖遏制中國的決心。美國就是想通過遏制中國的創新，阻止中國產業的轉型升級。未來要達到這一目的，凡是影響到創新的手段，都有可能被美國加以利用，所以中國一定要做好準備。
目前，國際上高質量的非專利文獻和專利文獻資源大都由歐美所掌控，德溫特、美國化學文摘CA、IEEE……。其實看看中國專利局、各大高校科研機構的圖書館和情報機構采購的目錄清單，就會發現，國外資源占據絕對優勢，我國每年為此要付出數十億元。
從高校、科研機構或企業研發角度，這些資源必須要購買，廣大研發人員才能了解全球最新、最全研究進展，從而做出適合自身的創新。
有人會說，學術遠離政治。但又有多少人會想到，在美國政府制裁華為的時候，注冊地在美國的IEEE、WiFi聯盟、JEDEC協會等組織都成為美國政府封鎖的對象呢?
而且不要忘了，在美國“極限施壓”的情況下，斷網都是有可能發生的。
這也是為何國際非營利組織——互聯網名稱與數字地址分配機構ICCAN——在特朗普成為美國總統的前一個月，“虎口脫險”般的從美國政府手里接管了互聯網基礎資源管理權。因為特朗普在競選時已經明確表示反對移交這一權利，認為這將會削弱美國對互聯網的控制，與其奉行了“美國優先”政策政策相左[1]。
即使像ICANN的一些國際機構、協會在試圖脫離或者搬出美國，但是依然無法保證百分百的不受美國政府的法規管控。
所以，我們必須要有Plan B。
再回到我們的專利數據庫來看。其實中國不缺自主的專利數據庫產品，但遇到的問題就好比中國在操作系統攻關上遇到的問題一樣，我們不缺做出操作系統（專利數據庫）的技術，缺的是能否搭建起整個應用該操作系統（專利數據庫）的生態環境。
IncoPat的價值恰恰就是把這個生態環境給建立起來了。
還有人問我，有沒有可能去阻止這一交易。因為他的出發點是國外把中國唯一具有中資背景且有廣泛應用的專利數據庫給收購了，我們理應去干預、去阻止。
我想這還是一股愛國熱情在主導，但是真正冷靜下來，對專利數據庫這個產品有深入研究的話，我認為：
IncoPat就由它去吧，因為能代表中國高端自主專利數據庫水平的三個難題，它還沒有涉足或是攻克。
換句話說，再建一個IncoPat是不難的，難的是將三個難題都攻克，并能夠形成廣泛應用。
以下，我就這三點為何重要，如何打造，提一點看法，拋磚引玉，希望能夠引起更多人的關注、探討，一同將中國的自主體系搭建起來。
01 “兩彈”：數據深加工+中國專利分類
專利數據深加工的重要性我在前一篇中已經基本說清楚了，這既是專利數據界歷史發展所沉淀下來的經驗，也是未來高質量發展所必須的關鍵環節。
但是上一篇中并未展開如何進行專利數據深加工，以及我國目前已經開展的專利數據加工情況進行介紹。
實際上，我國政府專利主管部門在專利數據的加工上一直都有在做，而且每年投入大量的資金去做這個事，否則的話，我們看到的專利數據將是更加散亂無序的。
但是這個加工，和我所說為了更好的為創新提供情報支撐的加工還有一定距離，如果這個標桿是參照德溫特的話。
那么未來，如果從可操作層面上去完善數據深加工的工作，我認為如果把下面兩點突破了，中國專利界在外國同行面前就真的能挺直腰板了。
1. 重點產業數據深加工
面對如今每年上百萬件的專利，如果做到像德溫特那樣的數據加工，成本和人力都是難以支撐的。即使是德溫特自己，后來也不得不找印度等一些人力成本比較低的地方進行摘要改寫。實際上，從人力成本角度上來看，中國還是有一定優勢的。
因此可行的操作模式是分批分類，挑選對中國自主創新優先級要求更高的產業去試點做，例如“卡脖子”的基礎材料，生物制藥，半導體和集成電路等亟需突破的產業。
這些領域中，專利發揮了重要的影響力。因此對標德溫特的模式去做數據深加工，對標題、摘要、創新點、有益效果，甚至一些有價值的字段進行二次加工。集腋成裘，可以想象，未來對創新的引導作用將會是極大的。
在試點的基礎上，可以根據人財物的投入情況，再擴大深加工的范圍。
2. 中國分類體系的搭建
在全球已經在美國專利分類（UC）、歐洲專利分類（EC）和日本專利分類（FI/FT）的基礎上形成了國際統一專利CPC體系的情況下，中國是否還有必要再形成自己的分類體系（CC）？
我的建議：需要！非常需要！這個工作甚至比深加工數據還要重要。
首先我們看分類體系出現的初衷是什么？最開始，是希望將更多相同領域、相同技術點的專利歸集到一起，便于后期專利審查員檢索時查詢。
美、歐、日這三個全球創新的聚集地并沒有完全依賴國際專利分類IPC，而是各自形成了一套自己的專利分類體系并一直保持下來，我想初衷也是因為IPC自身存在很多限制或問題，美、歐、日根據對所在國家或地區的創新情況和專利審查情況的評估，認為需要進一步完善IPC的體系，才會形成各自的分類體系。
即使由美歐推動建立的聯合專利分類CPC代替了國際專利分類IPC，但是像日本特許廳現在對每件專利的分類號分配上，依然保留了給予FI/FT的分類習慣，為什么會這么做？
因為FI/FT的分類遠遠要比CPC分得更細、更好，這就能為日本專利審查員或是日本企業創新帶來高效率。
而且綜合比較UC、EC、FI/FT和CPC來看，日本的FI/FT做的是最好的，不僅形成了更加復雜的而且是全球唯一的二維分類體系，更是在分類員分配FI/FT號時做到了最優，有的日本專利的FT分類號多達四五十個，這在其它分類體系內是很少見到的。
這么做的好處是什么？最明顯的就是專利審查員檢索效率更高，企業在創新研發時的現有技術定位更準，尤其是在日本優勢的產業方面，其FT分類號的細膩程度堪稱全球第一，這或許也是為何日本能在其優勢產業方面的創新和專利越做越強的原因之一。
所以說，無論是為專利審查還是為公眾服務，更加全面和細致的分類體系絕對是一大利器。
我國政府專利主管部門曾經在中國優勢的通信和中藥等領域，對此有過突破，并形成了CPC提案，但是豐富CPC體系和自主形成一套適應于我國產業特點的分類體系是完全不同的兩個事。
去國際提案新CPC雖然是一件很光榮的事，能彰顯我國實力，但是流程和時間的繁瑣，加之能夠對CPC的改善畢竟有限，實際上是不如自建一套基于CPC的擴展或是像日本一樣完全形成新的分類維度的效率更高。
而且中國全球第一的專利數據優勢是自建體系能夠成功的一個重要前提。
這是一項極難開頭并繼續的工作，需要極大的勇氣與國家支持才有可能成功，堪比中國專利界的“兩彈一星”工程，有可能數年默默無聞才能形成一定成果。
在建立中國分類體系上，有兩條道路可供選擇：
一是做增量。就是將分類條目做的更細，假設我們能夠在CPC大概3、40萬分類條目的基礎上增加一半或是一倍，先不說去國際上提案，即使我們自己用，效果也會極大顯現。
二是做減量。類似于德溫特的手工代碼MC，總量只有2萬多，因為是專家結合再編輯的摘要內容，確定了專利的效果和應用領域，準確度極高，這個分類更適于從應用角度去確定技術點，對創新的幫助也很大。
可以說不管哪點突破了，對中國重點產業的創新效率提升和專利審查效率提升將是立竿見影的效果。
我相信，日本人可以做到的，中國人一定也能做到，關鍵取決于要不要做、有沒有決心去做。
“數據深加工”與“中國分類體系”這兩點就好比操作系統的內核，其它專利檢索系統、專利分析工具更類似于操作系統應用層的APP程序，需要的時候需要訪問內核去調用信息。因此如果這兩點能突破，在專利界的地位堪比“兩彈”試驗成功。
02 "一星"：人工智能AI
如果人工智能AI技術在專利數據庫上能夠成熟應用，那么“一星”的難題也就順利攻克了。
為什么AI技術應用到專利數據庫中這么重要？主要還是當今社會處在海量的數據爆炸時代。這與70年前德溫特成立時所處時代已經完全不同。
這還只是專利數據，如果算上論文、會議等非專利文獻，人類的知識庫已經龐大到一個檢索一項現有技術變得異常吃力的事情，因此對以人工智能為代表的新技術應用需求就顯得非常迫切。
而將AI技術引入到專利數據庫上，受益的不應僅僅是1萬多專利審查員，幫助他們提高專利審查質量。更多的是將這一技術普惠到中國400多萬人年的研發群體，讓他們充分了解現有技術水平，提高研發起點和研發效率，只有這樣才能更好的減輕后端專利審查的壓力。但是目前來看，這一目標還遠未達到。
這與AI技術目前還不成熟，以及現有AI技術的專利數據庫覆蓋面有限都有關系。
現在幾乎每家數據服務提供商都在宣稱自己有AI技術，例如科睿唯安有50人各類專家組成的團隊，IncoPat和PatSnap也在早幾年就開始了AI方面的探索，但實際上，真正做出效果的并不多，或者做出的水平都大體相似。
如果真的要挑出一支能夠為國家所用的AI技術服務商，我的建議是：可以對Patentics進行全面考察。
因為這有可能是中國在專利界里除了專利數量趕超國外之后，第二個能夠引領世界的項目。
（下面是Patentics的廣告時間，我會詳述為什么會給它家做免費廣告）
1. 到底由誰來扛起中國AI專利數據庫的大旗？
AI技術應用到專利數據庫中，有很多需要攻克的難題，我對此認知大概還停留在兩年前國內的情況（如果近兩年有新的突破技術出現，可以在文后留言或是聯系我交流）。
從兩年前的情況來看，Patentics在AI技術優勢從使用者角度反饋來看，應該還是比較明顯的。這與它的掌門人裘鋼不無關系。
其實，作為一個專利檢索愛好者，從十多年前Patentics面世之初，我就在試用它，也想看看所謂的智能檢索到底能到什么程度。時間長了，新鮮感過去后，我又回到了傳統檢索的模式，也逐漸發現了當時所謂的智能檢索的主要瓶頸。
此后，我幾乎沒有再深入研究過Patentics的變化。
因為我的檢索經驗告訴我，任何一種智能檢索只能幫你達標，卻無法幫你治本。
真正要成為一名檢索專家，檢索技能、檢索思路和檢索經驗只能算是基本配置，對檢索數據庫收錄情況的了解程度，對檢索字段及其關聯數據的熟悉程度，對背景行業技術脈絡的掌握程度，對各國專利分類體系的認知，對不同申請人專利文本用詞的特點，對不同國家代理人的撰寫特點，有時甚至是一個直覺，往往都是需要人的大腦經過復雜計算才可以計算出的，而這是僅憑語義分析相似度就冠以智能檢索的分析工具所難以企及的高度。
但是就是在這樣一個我認為幾乎不可能實現的領域，裘鋼數十年如一日，孜孜不倦的敲著他的代碼。硬是把一個不可能完成的任務，做成了一個看起來還真像那么回事的一個產品。
我一直認為，做一件事，如果是因為愛好去做，就離成功不遠了。
這就是之所以給它家免費“做廣告”的原因，實際上不是對產品，而是基于對人的認可。
作為一個技術出身，半道出家學習“專利”的人來說，其對“專利”的理解遠遠超出其它家專利數據庫服務提供商的專業AI工程師。據說他為Patentics申請的美國專利都是自己在答復OA，能做到這個程度，可見他對專利法的了解已經到了什么程度。
這或許也是很多專利數據庫提供商，包括政府專利主管部門的職能部門都在做AI檢索，但是沒有一家能出類拔萃的原因。
只懂技術、只懂專利、只懂編程都無法做出理想的系統。而對專利法、專利文本、專利字段的深入了解，才能讓他隨心所欲的嘗試出最優的組合方式來構筑他的核心算法。
但是他設計的系統太專業、太超前，以至于普通用戶很難上手，玩的溜的反而是已經掌握一定專利檢索技能的諸如專利審查員群體。
所以，我的直覺告訴我，這個東西應該是好東西（需要深度評估）或是具有成為好東西的品質。關鍵是能不能為國家所用，可能取決于兩點：一是國家有沒有同樣的認識，認可這個產品；二是裘鋼本人愿不愿意將產品分享出來，以目前僅憑他一人掌握核心算法來看，產品未來迭代存在很大不確定性。
如果以這個算法，配上國家在底層數據深加工上的完善，中國自主專利數據庫就有望打破國外在高端專利數據庫上的壟斷，實現大幅度的超越。
2. Patentics姓“資”還是姓“社”可能是困擾發展的關鍵問題
IncoPat模式可以復制，但是核心算法卻難以復制，從這個角度上看，Patentics的估值可能會超過IncoPat。
如果Patentics能為國家所用，主要困擾的因素可能是裘鋼的美籍身份如何處理。
10月17日，中國的《出口管制法》正式發布，這是比照美國對關鍵技術管控形成的中國對照法。其中有一些問題還有待進一步澄清：例如中國籍人員在境外研發的技術等物項是否應當視為管制物項？[2]。
同樣的問題反過來，美籍的裘鋼在中國的研發成果是否應當視為管制物項？裘鋼作為Patentics核心算法的唯一發明人，又是企業負責人，是否會受到美國出口管制法規的限制？該其核心算法是否會屬于美國《出口管理條例》（EAR）中商品控制清單ECCN的條目？
根據美國出口管制法規為其技術霸權服務的目的，會盡可能的在“域外管轄”上行使其“保護原則”，即使從“屬人原則”的擴張適用來看，EAR對美國國籍的范圍也延伸到了美國的實物（commodity）、軟件（software）或技術（technology）[3]。
所以，這個問題怎么考慮，我不是這方面的專家。是我多慮了么，想想那么多美籍華人回國創業，難道凡是涉及目錄里的就都要管制？希望出口管制方面的專家能夠留言或私下指導下。
這么來看，幾年前Patentics沒有被科睿唯安收購成功，或許是一件好事。
無論是從國家主動收購，還是防止境外收購，做防御性準備，我覺得對Patentics都應當引起重視了。
如果最終評估具有不可替代性，就要盡早著手下一步的計劃，否則的話，就要開始加快自主AI技術的開發。
03 寫在最后
當中國專利界的“兩彈一星”工程完成，中國專利在世界的形象和地位可能會發生根本性的變化。
但是這個工程一定要由熱愛專利事業，具有愛國情懷的人來參與、來主導。
IncoPat的結局其實在它誕生時就已經決定了。背后資方的商人本性，就注定會以商業利益最大化為其根本出發點，所以對其出售不必過于惋惜。
真正的專利人，擼起袖子加油干吧！
希望十年后，在勝利的軍功章上能看到你的名字！
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